12个的优秀的人工智能开源项目利器

关于人工智能的项目，相信你们都看过或者用过很多了，但它们的大多数看上去都十分“高大上”，让人感受要掌握他们犹如习屠龙之术同样。事实上，有不少关于人工智能的项目仍是十分实用的，并且用途还十分有趣，下面就简单为你们盘点 12个功能独特的开源人工智能项目。

1、多样聚类的Scikit-learn

推荐理由： 基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特点就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。并且也设计出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy

项目地址：

https://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.github.com/scikit-learn/scikit-learn

2、一个高效率的Ramp

推荐理由：Ramp是一个在Python语言下制定机器学习中加快原型设计的解决方案的库程序。他是一个轻型的pandas-based机器学习中可插入的框架，它现存的Python语言下的机器学习和统计工具（好比scikit-learn,rpy2等）Ramp提供了一个简单的声明性语法探索功能从而可以快速有效地实施算法和转换。

项目地址

http://www.github.com/kvh/ramp

3、 STYLE2PAINTS：强大的为线稿上色的 AI

推荐理由：新一代的强大线稿上色 AI，可根据用户上传的自定义色彩给线稿进行上色。项目提供了在线使用网站，十分方便使用。

项目地址

https://www.oschina.net/p/style2paints

4、 SerpentAI：基于 Python 的教 AI 打游戏的学习框架

推荐理由：SerpentAI 旨在为机器学习和 AI 研究提供一个有价值的工具。但同时，对于爱好者来讲，它也是很是有趣的。

Serpent.AI 中包含大量支持模块，在以游戏为开发环境时常常遇到的场景提供解决方案，同时也提供加速开发的 CLI 工具。支持 Linux、Windows 和 MacOS 。

SerpentAI 是一个 Game Agent 框架（ps：在人机对战中，为了区分玩家，一般称机器玩家为 agent ），简单而又强大。它能把任何一个游戏变成用 Python 编写的沙盒环境，供开发者在其中创造游戏 Game Agent 作实验，使用的都是开发者很是熟悉的 Python 代码。

项目地址

https://www.oschina.net/p/serpentai

5、 Synaptic.js：用于浏览器的神经网络库

推荐理由：Synaptic.js 是一个用于 node.js 和浏览器的 JavaScript 神经网络库，能够构建和训练基本上任何类型的一阶甚至二阶神经网络。

该项目内置了 4 种经典的神经网络算法：多层感知器（multilayer perceptrons）、长短时间记忆网络（multilayer long-short term memory networks）、液体状态机（Liquid State Machine）、Hopfield神经网络。使用 Synaptic.js ，你能够轻松测试和比较不一样体系结构的性能。

项目地址

https://www.oschina.net/p/serpentai

6、 Snake-AI：贪吃蛇游戏的人工智能 

推荐理由：一个用 C/C++ 语言编写的贪吃蛇游戏的人工智能。使用了最短路径、最长路径、人工智能算法。

AI 的目的是让蛇尽量的吃更多的食物，直到吃满整个地图。

Demo

项目地址

https://www.oschina.net/p/snake-ai

7、 Uncaptcha：破解 reCAPTCHA 系统的 AI 算法

推荐理由：unCAPTCHA 算法以 85% 的成功率击败了 Google reCAPTCHA 系统。它依靠音频验证码攻击 - 使用浏览器自动化软件来解析必要的元素并识别语音号码，并以编程方式传递这些数字，最终成功欺骗目标网站。

项目地址

https://www.oschina.net/p/uncaptcha

8、 Sockeye：基于 Apache MXNet 的神经机器翻译框架

推荐理由：Sockeye 是一个基于 Apache MXNet 的快速而可扩展的深度学习库。

Sockeye 代码库具备来自 MXNet 的独特优点。例如，经过符号式和命令式 MXNet API，Sockeye 结合了陈述式和命令式编程风格；它一样能够在多块 GPU 上并行训练模型。

Sockeye 实现了 MXNet 上当前最佳的序列到序列模型。它一样为全部序列到序列模型的超参数提供恰当的默认值。对于优化，无需担忧中止标准、指标跟踪或者权重初始化。能够简单地运行已提供的训练命令行界面（CLI），也能够轻易改变基础模型架构。

项目地址

https://www.oschina.net/p/sockeye

8、 CycleGAN：生成对抗网络图像处理工具

推荐理由：这个工具功能十分强大，不只可将绘画做品“还原”成照片（可理解为是一个 “反滤镜”），还能将夏天转换成冬天，或将普通的马转化成斑马。

与其它人工智能绘画不一样，CycleGAN 的研究团队试图创建一个可双向转化不丢失信息的双向算法。在 CycleGAN 里照片的细节被要求彻底保留，研究人员但愿可以将一张图片输入 CycleGAN 后进行屡次反复转化（照片→绘画→照片→绘画→照片），最终能够得到与原始照片相同或相近的图片。

项目地址

https://www.oschina.net/p/cyclegan

10、 DeepLearn.js：可实现硬件加速的机器学习 JavaScript 库

DeepLearn.js 是谷歌推出的一个可用于机器智能并加速 WebGL 的开源 JavaScript 库，彻底在浏览器中运行，不须要安装，不须要后端处理。。

DeepLearn.js 提供高效的机器学习构建模块，使咱们可以在浏览器中训练神经网络或在推断模式中运行预训练模型。它提供构建可微数据流图的 API，以及一系列可直接使用的数学函数。

虽然浏览器上的机器学习库已经存在多年（例如 Andrej Karpathy 的 convnetjs），可是它们受到 JavaScript 速度的限制，或者局限于推理而不能用于训练（例如 TensorFire）。相比之下，deeplearn.js 经过利用 WebGL 在GPU上执行计算，以及进行彻底反向传播（full backpropagation）的能力，实现了显着的加速。

项目地址

https://www.oschina.net/p/deeplearn-js

11、 TensorFire：基于 WebGL 的浏览器端神经网络框架 

推荐理由：TensorFire 是基于 WebGL 的，运行在浏览器中的神经网络框架。使用 TensorFire 编写的应用可以在实现前沿深度学习算法的同时，不须要任何的安装或者配置就直接运行在现代浏览器中。

与以前某些浏览器内的神经网络框架相比，TensorFire 有着近百倍的速度提高，甚至于可以与那些运行在本地 CPU 上的代码性能相媲美。

开发者也可使用 TensorFire 提供的底层接口来进行其余的高性能计算，譬如 PageRank、元胞自动机仿真、图片转化与过滤等等。

项目地址

https://www.oschina.net/p/tensorfire

12、PHP-ML：PHP 机器学习库

推荐理由：咱们都知道 Python 或者是 C++ 提供了更多机器学习的库，但他们大多都比较复杂，配置起来让不少新手感到头疼。PHP-ML 这个机器学习库虽然没有特别高大上的算法，但其具备最基本的机器学习、分类等算法，小项目或者小公司作一些简单的数据分析、预测等等足以够用。

PHP-ML 是使用 PHP 编写的机器学习库。同时包含算法，交叉验证，神经网络，预处理，特征提取等。

项目地址

https://www.oschina.net/p/php-ml

阅读更多

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1、多样聚类的Scikit-learn

推荐理由： 基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特点就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。并且也设计出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy

项目地址：

https://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.github.com/scikit-learn/scikit-learn

2、一个高效率的Ramp

推荐理由：Ramp是一个在Python语言下制定机器学习中加快原型设计的解决方案的库程序。他是一个轻型的pandas-based机器学习中可插入的框架，它现存的Python语言下的机器学习和统计工具（好比scikit-learn,rpy2等）Ramp提供了一个简单的声明性语法探索功能从而可以快速有效地实施算法和转换。

项目地址

http://www.github.com/kvh/ramp

3、 STYLE2PAINTS：强大的为线稿上色的 AI

推荐理由：新一代的强大线稿上色 AI，可根据用户上传的自定义色彩给线稿进行上色。项目提供了在线使用网站，十分方便使用。

[图片上传失败...(image-a09db7-1513783284687)]

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https://www.oschina.net/p/style2paints

4、 SerpentAI：基于 Python 的教 AI 打游戏的学习框架

推荐理由：SerpentAI 旨在为机器学习和 AI 研究提供一个有价值的工具。但同时，对于爱好者来讲，它也是很是有趣的。

[图片上传失败...(image-d786a5-1513783284687)]

Serpent.AI 中包含大量支持模块，在以游戏为开发环境时常常遇到的场景提供解决方案，同时也提供加速开发的 CLI 工具。支持 Linux、Windows 和 MacOS 。

SerpentAI 是一个 Game Agent 框架（ps：在人机对战中，为了区分玩家，一般称机器玩家为 agent ），简单而又强大。它能把任何一个游戏变成用 Python 编写的沙盒环境，供开发者在其中创造游戏 Game Agent 作实验，使用的都是开发者很是熟悉的 Python 代码。

项目地址

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5、 Synaptic.js：用于浏览器的神经网络库

推荐理由：Synaptic.js 是一个用于 node.js 和浏览器的 JavaScript 神经网络库，能够构建和训练基本上任何类型的一阶甚至二阶神经网络。

该项目内置了 4 种经典的神经网络算法：多层感知器（multilayer perceptrons）、长短时间记忆网络（multilayer long-short term memory networks）、液体状态机（Liquid State Machine）、Hopfield神经网络。使用 Synaptic.js ，你能够轻松测试和比较不一样体系结构的性能。

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6、 Snake-AI：贪吃蛇游戏的人工智能 

推荐理由：一个用 C/C++ 语言编写的贪吃蛇游戏的人工智能。使用了最短路径、最长路径、人工智能算法。

AI 的目的是让蛇尽量的吃更多的食物，直到吃满整个地图。

Demo

[站外图片上传中...(image-3b3c76-1513783284687)]

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7、 Uncaptcha：破解 reCAPTCHA 系统的 AI 算法

推荐理由：unCAPTCHA 算法以 85% 的成功率击败了 Google reCAPTCHA 系统。它依靠音频验证码攻击 - 使用浏览器自动化软件来解析必要的元素并识别语音号码，并以编程方式传递这些数字，最终成功欺骗目标网站。

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项目地址

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8、 Sockeye：基于 Apache MXNet 的神经机器翻译框架

推荐理由：Sockeye 是一个基于 Apache MXNet 的快速而可扩展的深度学习库。

Sockeye 代码库具备来自 MXNet 的独特优点。例如，经过符号式和命令式 MXNet API，Sockeye 结合了陈述式和命令式编程风格；它一样能够在多块 GPU 上并行训练模型。

Sockeye 实现了 MXNet 上当前最佳的序列到序列模型。它一样为全部序列到序列模型的超参数提供恰当的默认值。对于优化，无需担忧中止标准、指标跟踪或者权重初始化。能够简单地运行已提供的训练命令行界面（CLI），也能够轻易改变基础模型架构。

项目地址

https://www.oschina.net/p/sockeye

8、 CycleGAN：生成对抗网络图像处理工具

推荐理由：这个工具功能十分强大，不只可将绘画做品“还原”成照片（可理解为是一个 “反滤镜”），还能将夏天转换成冬天，或将普通的马转化成斑马。

[图片上传失败...(image-83e636-1513783284687)]

与其它人工智能绘画不一样，CycleGAN 的研究团队试图创建一个可双向转化不丢失信息的双向算法。在 CycleGAN 里照片的细节被要求彻底保留，研究人员但愿可以将一张图片输入 CycleGAN 后进行屡次反复转化（照片→绘画→照片→绘画→照片），最终能够得到与原始照片相同或相近的图片。

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项目地址

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10、 DeepLearn.js：可实现硬件加速的机器学习 JavaScript 库

DeepLearn.js 是谷歌推出的一个可用于机器智能并加速 WebGL 的开源 JavaScript 库，彻底在浏览器中运行，不须要安装，不须要后端处理。。

[图片上传失败...(image-89d857-1513783284687)]

DeepLearn.js 提供高效的机器学习构建模块，使咱们可以在浏览器中训练神经网络或在推断模式中运行预训练模型。它提供构建可微数据流图的 API，以及一系列可直接使用的数学函数。

虽然浏览器上的机器学习库已经存在多年（例如 Andrej Karpathy 的 convnetjs），可是它们受到 JavaScript 速度的限制，或者局限于推理而不能用于训练（例如 TensorFire）。相比之下，deeplearn.js 经过利用 WebGL 在GPU上执行计算，以及进行彻底反向传播（full backpropagation）的能力，实现了显着的加速。

项目地址

https://www.oschina.net/p/deeplearn-js

11、 TensorFire：基于 WebGL 的浏览器端神经网络框架 

推荐理由：TensorFire 是基于 WebGL 的，运行在浏览器中的神经网络框架。使用 TensorFire 编写的应用可以在实现前沿深度学习算法的同时，不须要任何的安装或者配置就直接运行在现代浏览器中。

[站外图片上传中...(image-2951b5-1513783284687)]

与以前某些浏览器内的神经网络框架相比，TensorFire 有着近百倍的速度提高，甚至于可以与那些运行在本地 CPU 上的代码性能相媲美。

开发者也可使用 TensorFire 提供的底层接口来进行其余的高性能计算，譬如 PageRank、元胞自动机仿真、图片转化与过滤等等。

项目地址

https://www.oschina.net/p/tensorfire

12、PHP-ML：PHP 机器学习库

推荐理由：咱们都知道 Python 或者是 C++ 提供了更多机器学习的库，但他们大多都比较复杂，配置起来让不少新手感到头疼。PHP-ML 这个机器学习库虽然没有特别高大上的算法，但其具备最基本的机器学习、分类等算法，小项目或者小公司作一些简单的数据分析、预测等等足以够用。

[图片上传失败...(image-9a5c74-1513783284687)]

PHP-ML 是使用 PHP 编写的机器学习库。同时包含算法，交叉验证，神经网络，预处理，特征提取等。

项目地址

https://www.oschina.net/p/php-ml

阅读更多

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11个优秀的Android开源项目

Android开发者不可错过的11个开源项目

NDK项目实战—高仿360手机助手之卸载监听

关于人工智能的项目，相信你们都看过或者用过很多了，但它们的大多数看上去都十分“高大上”，让人感受要掌握他们犹如习屠龙之术同样。事实上，有不少关于人工智能的项目仍是十分实用的，并且用途还十分有趣，下面就简单为你们盘点 12个功能独特的开源人工智能项目。

1、多样聚类的Scikit-learn

推荐理由： 基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特点就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。并且也设计出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy

项目地址：

https://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.github.com/scikit-learn/scikit-learn

2、一个高效率的Ramp

推荐理由：Ramp是一个在Python语言下制定机器学习中加快原型设计的解决方案的库程序。他是一个轻型的pandas-based机器学习中可插入的框架，它现存的Python语言下的机器学习和统计工具（好比scikit-learn,rpy2等）Ramp提供了一个简单的声明性语法探索功能从而可以快速有效地实施算法和转换。

项目地址

http://www.github.com/kvh/ramp

3、 STYLE2PAINTS：强大的为线稿上色的 AI

推荐理由：新一代的强大线稿上色 AI，可根据用户上传的自定义色彩给线稿进行上色。项目提供了在线使用网站，十分方便使用。

[图片上传失败...(image-a09db7-1513783284687)]

项目地址

https://www.oschina.net/p/style2paints

4、 SerpentAI：基于 Python 的教 AI 打游戏的学习框架

推荐理由：SerpentAI 旨在为机器学习和 AI 研究提供一个有价值的工具。但同时，对于爱好者来讲，它也是很是有趣的。

[图片上传失败...(image-d786a5-1513783284687)]

Serpent.AI 中包含大量支持模块，在以游戏为开发环境时常常遇到的场景提供解决方案，同时也提供加速开发的 CLI 工具。支持 Linux、Windows 和 MacOS 。

SerpentAI 是一个 Game Agent 框架（ps：在人机对战中，为了区分玩家，一般称机器玩家为 agent ），简单而又强大。它能把任何一个游戏变成用 Python 编写的沙盒环境，供开发者在其中创造游戏 Game Agent 作实验，使用的都是开发者很是熟悉的 Python 代码。

项目地址

https://www.oschina.net/p/serpentai

5、 Synaptic.js：用于浏览器的神经网络库

推荐理由：Synaptic.js 是一个用于 node.js 和浏览器的 JavaScript 神经网络库，能够构建和训练基本上任何类型的一阶甚至二阶神经网络。

该项目内置了 4 种经典的神经网络算法：多层感知器（multilayer perceptrons）、长短时间记忆网络（multilayer long-short term memory networks）、液体状态机（Liquid State Machine）、Hopfield神经网络。使用 Synaptic.js ，你能够轻松测试和比较不一样体系结构的性能。

项目地址

https://www.oschina.net/p/serpentai

6、 Snake-AI：贪吃蛇游戏的人工智能 

推荐理由：一个用 C/C++ 语言编写的贪吃蛇游戏的人工智能。使用了最短路径、最长路径、人工智能算法。

AI 的目的是让蛇尽量的吃更多的食物，直到吃满整个地图。

Demo

[图片上传失败...(image-3b3c76-1513783284687)]

项目地址

https://www.oschina.net/p/snake-ai

7、 Uncaptcha：破解 reCAPTCHA 系统的 AI 算法

推荐理由：unCAPTCHA 算法以 85% 的成功率击败了 Google reCAPTCHA 系统。它依靠音频验证码攻击 - 使用浏览器自动化软件来解析必要的元素并识别语音号码，并以编程方式传递这些数字，最终成功欺骗目标网站。

[图片上传失败...(image-c9e0c3-1513783284687)]

项目地址

https://www.oschina.net/p/uncaptcha

8、 Sockeye：基于 Apache MXNet 的神经机器翻译框架

推荐理由：Sockeye 是一个基于 Apache MXNet 的快速而可扩展的深度学习库。

Sockeye 代码库具备来自 MXNet 的独特优点。例如，经过符号式和命令式 MXNet API，Sockeye 结合了陈述式和命令式编程风格；它一样能够在多块 GPU 上并行训练模型。

Sockeye 实现了 MXNet 上当前最佳的序列到序列模型。它一样为全部序列到序列模型的超参数提供恰当的默认值。对于优化，无需担忧中止标准、指标跟踪或者权重初始化。能够简单地运行已提供的训练命令行界面（CLI），也能够轻易改变基础模型架构。

项目地址

https://www.oschina.net/p/sockeye

8、 CycleGAN：生成对抗网络图像处理工具

推荐理由：这个工具功能十分强大，不只可将绘画做品“还原”成照片（可理解为是一个 “反滤镜”），还能将夏天转换成冬天，或将普通的马转化成斑马。

[站外图片上传中...(image-83e636-1513783284687)]

与其它人工智能绘画不一样，CycleGAN 的研究团队试图创建一个可双向转化不丢失信息的双向算法。在 CycleGAN 里照片的细节被要求彻底保留，研究人员但愿可以将一张图片输入 CycleGAN 后进行屡次反复转化（照片→绘画→照片→绘画→照片），最终能够得到与原始照片相同或相近的图片。

[图片上传失败...(image-46159d-1513783284687)]

项目地址

https://www.oschina.net/p/cyclegan

10、 DeepLearn.js：可实现硬件加速的机器学习 JavaScript 库

DeepLearn.js 是谷歌推出的一个可用于机器智能并加速 WebGL 的开源 JavaScript 库，彻底在浏览器中运行，不须要安装，不须要后端处理。。

[图片上传失败...(image-89d857-1513783284687)]

DeepLearn.js 提供高效的机器学习构建模块，使咱们可以在浏览器中训练神经网络或在推断模式中运行预训练模型。它提供构建可微数据流图的 API，以及一系列可直接使用的数学函数。

虽然浏览器上的机器学习库已经存在多年（例如 Andrej Karpathy 的 convnetjs），可是它们受到 JavaScript 速度的限制，或者局限于推理而不能用于训练（例如 TensorFire）。相比之下，deeplearn.js 经过利用 WebGL 在GPU上执行计算，以及进行彻底反向传播（full backpropagation）的能力，实现了显着的加速。

项目地址关于人工智能的项目，相信你们都看过或者用过很多了，但它们的大多数看上去都十分“高大上”，让人感受要掌握他们犹如习屠龙之术同样。事实上，有不少关于人工智能的项目仍是十分实用的，并且用途还十分有趣，下面就简单为你们盘点 12个功能独特的开源人工智能项目。

1、多样聚类的Scikit-learn

推荐理由： 基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特点就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。并且也设计出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy

项目地址：

https://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.github.com/scikit-learn/scikit-learn

2、一个高效率的Ramp

推荐理由：Ramp是一个在Python语言下制定机器学习中加快原型设计的解决方案的库程序。他是一个轻型的pandas-based机器学习中可插入的框架，它现存的Python语言下的机器学习和统计工具（好比scikit-learn,rpy2等）Ramp提供了一个简单的声明性语法探索功能从而可以快速有效地实施算法和转换。

项目地址

http://www.github.com/kvh/ramp

3、 STYLE2PAINTS：强大的为线稿上色的 AI

推荐理由：新一代的强大线稿上色 AI，可根据用户上传的自定义色彩给线稿进行上色。项目提供了在线使用网站，十分方便使用。

[图片上传失败...(image-cf04d1-1513783312474)]

项目地址

https://www.oschina.net/p/style2paints

4、 SerpentAI：基于 Python 的教 AI 打游戏的学习框架

推荐理由：SerpentAI 旨在为机器学习和 AI 研究提供一个有价值的工具。但同时，对于爱好者来讲，它也是很是有趣的。

[图片上传失败...(image-1b6d7c-1513783312474)]

Serpent.AI 中包含大量支持模块，在以游戏为开发环境时常常遇到的场景提供解决方案，同时也提供加速开发的 CLI 工具。支持 Linux、Windows 和 MacOS 。

SerpentAI 是一个 Game Agent 框架（ps：在人机对战中，为了区分玩家，一般称机器玩家为 agent ），简单而又强大。它能把任何一个游戏变成用 Python 编写的沙盒环境，供开发者在其中创造游戏 Game Agent 作实验，使用的都是开发者很是熟悉的 Python 代码。

项目地址

https://www.oschina.net/p/serpentai

5、 Synaptic.js：用于浏览器的神经网络库

推荐理由：Synaptic.js 是一个用于 node.js 和浏览器的 JavaScript 神经网络库，能够构建和训练基本上任何类型的一阶甚至二阶神经网络。

该项目内置了 4 种经典的神经网络算法：多层感知器（multilayer perceptrons）、长短时间记忆网络（multilayer long-short term memory networks）、液体状态机（Liquid State Machine）、Hopfield神经网络。使用 Synaptic.js ，你能够轻松测试和比较不一样体系结构的性能。

项目地址

https://www.oschina.net/p/serpentai

6、 Snake-AI：贪吃蛇游戏的人工智能 

推荐理由：一个用 C/C++ 语言编写的贪吃蛇游戏的人工智能。使用了最短路径、最长路径、人工智能算法。

AI 的目的是让蛇尽量的吃更多的食物，直到吃满整个地图。

Demo

[图片上传失败...(image-dfc3c6-1513783312474)]

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7、 Uncaptcha：破解 reCAPTCHA 系统的 AI 算法

推荐理由：unCAPTCHA 算法以 85% 的成功率击败了 Google reCAPTCHA 系统。它依靠音频验证码攻击 - 使用浏览器自动化软件来解析必要的元素并识别语音号码，并以编程方式传递这些数字，最终成功欺骗目标网站。

[图片上传失败...(image-24afb-1513783312474)]

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https://www.oschina.net/p/uncaptcha

8、 Sockeye：基于 Apache MXNet 的神经机器翻译框架

推荐理由：Sockeye 是一个基于 Apache MXNet 的快速而可扩展的深度学习库。

Sockeye 代码库具备来自 MXNet 的独特优点。例如，经过符号式和命令式 MXNet API，Sockeye 结合了陈述式和命令式编程风格；它一样能够在多块 GPU 上并行训练模型。

Sockeye 实现了 MXNet 上当前最佳的序列到序列模型。它一样为全部序列到序列模型的超参数提供恰当的默认值。对于优化，无需担忧中止标准、指标跟踪或者权重初始化。能够简单地运行已提供的训练命令行界面（CLI），也能够轻易改变基础模型架构。

项目地址

https://www.oschina.net/p/sockeye

8、 CycleGAN：生成对抗网络图像处理工具

推荐理由：这个工具功能十分强大，不只可将绘画做品“还原”成照片（可理解为是一个 “反滤镜”），还能将夏天转换成冬天，或将普通的马转化成斑马。

[图片上传失败...(image-b795c3-1513783312474)]

与其它人工智能绘画不一样，CycleGAN 的研究团队试图创建一个可双向转化不丢失信息的双向算法。在 CycleGAN 里照片的细节被要求彻底保留，研究人员但愿可以将一张图片输入 CycleGAN 后进行屡次反复转化（照片→绘画→照片→绘画→照片），最终能够得到与原始照片相同或相近的图片。

[图片上传失败...(image-bd1c1c-1513783312474)]

项目地址

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10、 DeepLearn.js：可实现硬件加速的机器学习 JavaScript 库

DeepLearn.js 是谷歌推出的一个可用于机器智能并加速 WebGL 的开源 JavaScript 库，彻底在浏览器中运行，不须要安装，不须要后端处理。。

[图片上传失败...(image-d198e0-1513783312474)]

DeepLearn.js 提供高效的机器学习构建模块，使咱们可以在浏览器中训练神经网络或在推断模式中运行预训练模型。它提供构建可微数据流图的 API，以及一系列可直接使用的数学函数。

虽然浏览器上的机器学习库已经存在多年（例如 Andrej Karpathy 的 convnetjs），可是它们受到 JavaScript 速度的限制，或者局限于推理而不能用于训练（例如 TensorFire）。相比之下，deeplearn.js 经过利用 WebGL 在GPU上执行计算，以及进行彻底反向传播（full backpropagation）的能力，实现了显着的加速。

项目地址

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11、 TensorFire：基于 WebGL 的浏览器端神经网络框架 

推荐理由：TensorFire 是基于 WebGL 的，运行在浏览器中的神经网络框架。使用 TensorFire 编写的应用可以在实现前沿深度学习算法的同时，不须要任何的安装或者配置就直接运行在现代浏览器中。

[图片上传失败...(image-7918d5-1513783312474)]

与以前某些浏览器内的神经网络框架相比，TensorFire 有着近百倍的速度提高，甚至于可以与那些运行在本地 CPU 上的代码性能相媲美。

开发者也可使用 TensorFire 提供的底层接口来进行其余的高性能计算，譬如 PageRank、元胞自动机仿真、图片转化与过滤等等。

项目地址

https://www.oschina.net/p/tensorfire

12、PHP-ML：PHP 机器学习库

推荐理由：咱们都知道 Python 或者是 C++ 提供了更多机器学习的库，但他们大多都比较复杂，配置起来让不少新手感到头疼。PHP-ML 这个机器学习库虽然没有特别高大上的算法，但其具备最基本的机器学习、分类等算法，小项目或者小公司作一些简单的数据分析、预测等等足以够用。

[图片上传失败...(image-2be3bd-1513783312474)]

PHP-ML 是使用 PHP 编写的机器学习库。同时包含算法，交叉验证，神经网络，预处理，特征提取等。

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Android高级进阶之FFmpeg视频播放

11个优秀的Android开源项目

Android开发者不可错过的11个开源项目

NDK项目实战—高仿360手机助手之卸载监听

相信本身，没有作不到的，只有想不到的，若是你以为此文对您有所帮助， 欢迎关注。日 更 精 彩 微 信 号：codeGoogler

https://www.oschina.net/p/deeplearn-js

11、 TensorFire：基于 WebGL 的浏览器端神经网络框架 

推荐理由：TensorFire 是基于 WebGL 的，运行在浏览器中的神经网络框架。使用 TensorFire 编写的应用可以在实现前沿深度学习算法的同时，不须要任何的安装或者配置就直接运行在现代浏览器中。

[站外图片上传中...(image-2951b5-1513783284687)]

与以前某些浏览器内的神经网络框架相比，TensorFire 有着近百倍的速度提高，甚至于可以与那些运行在本地 CPU 上的代码性能相媲美。

开发者也可使用 TensorFire 提供的底层接口来进行其余的高性能计算，譬如 PageRank、元胞自动机仿真、图片转化与过滤等等。

项目地址

https://www.oschina.net/p/tensorfire

12、PHP-ML：PHP 机器学习库

推荐理由：咱们都知道 Python 或者是 C++ 提供了更多机器学习的库，但他们大多都比较复杂，配置起来让不少新手感到头疼。PHP-ML 这个机器学习库虽然没有特别高大上的算法，但其具备最基本的机器学习、分类等算法，小项目或者小公司作一些简单的数据分析、预测等等足以够用。

[图片上传失败...(image-9a5c74-1513783284687)]

PHP-ML 是使用 PHP 编写的机器学习库。同时包含算法，交叉验证，神经网络，预处理，特征提取等。

项目地址

https://www.oschina.net/p/php-ml

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关于人工智能的项目，相信你们都看过或者用过很多了，但它们的大多数看上去都十分“高大上”，让人感受要掌握他们犹如习屠龙之术同样。事实上，有不少关于人工智能的项目仍是十分实用的，并且用途还十分有趣，下面就简单为你们盘点 12个功能独特的开源人工智能项目。

1、多样聚类的Scikit-learn

推荐理由： 基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特点就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。并且也设计出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy

项目地址：

https://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.github.com/scikit-learn/scikit-learn

2、一个高效率的Ramp

推荐理由：Ramp是一个在Python语言下制定机器学习中加快原型设计的解决方案的库程序。他是一个轻型的pandas-based机器学习中可插入的框架，它现存的Python语言下的机器学习和统计工具（好比scikit-learn,rpy2等）Ramp提供了一个简单的声明性语法探索功能从而可以快速有效地实施算法和转换。

项目地址

http://www.github.com/kvh/ramp

3、 STYLE2PAINTS：强大的为线稿上色的 AI

推荐理由：新一代的强大线稿上色 AI，可根据用户上传的自定义色彩给线稿进行上色。项目提供了在线使用网站，十分方便使用。

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项目地址

https://www.oschina.net/p/style2paints

4、 SerpentAI：基于 Python 的教 AI 打游戏的学习框架

推荐理由：SerpentAI 旨在为机器学习和 AI 研究提供一个有价值的工具。但同时，对于爱好者来讲，它也是很是有趣的。

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Serpent.AI 中包含大量支持模块，在以游戏为开发环境时常常遇到的场景提供解决方案，同时也提供加速开发的 CLI 工具。支持 Linux、Windows 和 MacOS 。

SerpentAI 是一个 Game Agent 框架（ps：在人机对战中，为了区分玩家，一般称机器玩家为 agent ），简单而又强大。它能把任何一个游戏变成用 Python 编写的沙盒环境，供开发者在其中创造游戏 Game Agent 作实验，使用的都是开发者很是熟悉的 Python 代码。

项目地址

https://www.oschina.net/p/serpentai

5、 Synaptic.js：用于浏览器的神经网络库

推荐理由：Synaptic.js 是一个用于 node.js 和浏览器的 JavaScript 神经网络库，能够构建和训练基本上任何类型的一阶甚至二阶神经网络。

该项目内置了 4 种经典的神经网络算法：多层感知器（multilayer perceptrons）、长短时间记忆网络（multilayer long-short term memory networks）、液体状态机（Liquid State Machine）、Hopfield神经网络。使用 Synaptic.js ，你能够轻松测试和比较不一样体系结构的性能。

项目地址

https://www.oschina.net/p/serpentai

6、 Snake-AI：贪吃蛇游戏的人工智能 

推荐理由：一个用 C/C++ 语言编写的贪吃蛇游戏的人工智能。使用了最短路径、最长路径、人工智能算法。

AI 的目的是让蛇尽量的吃更多的食物，直到吃满整个地图。

Demo

[站外图片上传中...(image-3b3c76-1513783284687)]

项目地址

https://www.oschina.net/p/snake-ai

7、 Uncaptcha：破解 reCAPTCHA 系统的 AI 算法

推荐理由：unCAPTCHA 算法以 85% 的成功率击败了 Google reCAPTCHA 系统。它依靠音频验证码攻击 - 使用浏览器自动化软件来解析必要的元素并识别语音号码，并以编程方式传递这些数字，最终成功欺骗目标网站。

[图片上传失败...(image-c9e0c3-1513783284687)]

项目地址

https://www.oschina.net/p/uncaptcha

8、 Sockeye：基于 Apache MXNet 的神经机器翻译框架

推荐理由：Sockeye 是一个基于 Apache MXNet 的快速而可扩展的深度学习库。

Sockeye 代码库具备来自 MXNet 的独特优点。例如，经过符号式和命令式 MXNet API，Sockeye 结合了陈述式和命令式编程风格；它一样能够在多块 GPU 上并行训练模型。

Sockeye 实现了 MXNet 上当前最佳的序列到序列模型。它一样为全部序列到序列模型的超参数提供恰当的默认值。对于优化，无需担忧中止标准、指标跟踪或者权重初始化。能够简单地运行已提供的训练命令行界面（CLI），也能够轻易改变基础模型架构。

项目地址

https://www.oschina.net/p/sockeye

8、 CycleGAN：生成对抗网络图像处理工具

推荐理由：这个工具功能十分强大，不只可将绘画做品“还原”成照片（可理解为是一个 “反滤镜”），还能将夏天转换成冬天，或将普通的马转化成斑马。

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与其它人工智能绘画不一样，CycleGAN 的研究团队试图创建一个可双向转化不丢失信息的双向算法。在 CycleGAN 里照片的细节被要求彻底保留，研究人员但愿可以将一张图片输入 CycleGAN 后进行屡次反复转化（照片→绘画→照片→绘画→照片），最终能够得到与原始照片相同或相近的图片。

[图片上传失败...(image-46159d-1513783284687)]

项目地址

https://www.oschina.net/p/cyclegan

10、 DeepLearn.js：可实现硬件加速的机器学习 JavaScript 库

DeepLearn.js 是谷歌推出的一个可用于机器智能并加速 WebGL 的开源 JavaScript 库，彻底在浏览器中运行，不须要安装，不须要后端处理。。

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DeepLearn.js 提供高效的机器学习构建模块，使咱们可以在浏览器中训练神经网络或在推断模式中运行预训练模型。它提供构建可微数据流图的 API，以及一系列可直接使用的数学函数。

虽然浏览器上的机器学习库已经存在多年（例如 Andrej Karpathy 的 convnetjs），可是它们受到 JavaScript 速度的限制，或者局限于推理而不能用于训练（例如 TensorFire）。相比之下，deeplearn.js 经过利用 WebGL 在GPU上执行计算，以及进行彻底反向传播（full backpropagation）的能力，实现了显着的加速。

项目地址

https://www.oschina.net/p/deeplearn-js

11、 TensorFire：基于 WebGL 的浏览器端神经网络框架 

推荐理由：TensorFire 是基于 WebGL 的，运行在浏览器中的神经网络框架。使用 TensorFire 编写的应用可以在实现前沿深度学习算法的同时，不须要任何的安装或者配置就直接运行在现代浏览器中。

[图片上传失败...(image-2951b5-1513783284687)]

与以前某些浏览器内的神经网络框架相比，TensorFire 有着近百倍的速度提高，甚至于可以与那些运行在本地 CPU 上的代码性能相媲美。

开发者也可使用 TensorFire 提供的底层接口来进行其余的高性能计算，譬如 PageRank、元胞自动机仿真、图片转化与过滤等等。

项目地址

https://www.oschina.net/p/tensorfire

12、PHP-ML：PHP 机器学习库

推荐理由：咱们都知道 Python 或者是 C++ 提供了更多机器学习的库，但他们大多都比较复杂，配置起来让不少新手感到头疼。PHP-ML 这个机器学习库虽然没有特别高大上的算法，但其具备最基本的机器学习、分类等算法，小项目或者小公司作一些简单的数据分析、预测等等足以够用。

PHP-ML 是使用 PHP 编写的机器学习库。同时包含算法，交叉验证，神经网络，预处理，特征提取等。

项目地址

https://www.oschina.net/p/php-ml

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